说大数据的技术还是要先提Google，Google 新三辆马车，Spanner, F1, DremelSpanner：高可扩展、多版本、全球分布式-
原创
2023-07-07 17:48:23
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# Java相关的大数据存储技术
## 1. 引言
在当今大数据时代，数据的规模和复杂性日益增加，因此，如何高效地存储和处理大数据成为了一个关键的问题。Java作为一种强大的编程语言，提供了许多解决大数据存储的技术和工具。本文将介绍一些Java相关的大数据存储技术，并给出相应的代码示例。
## 2. Hadoop
Hadoop是一个开源的分布式存储和处理大数据的框架。它基于MapReduc
原创
2023-10-19 03:56:20
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说起大数据，很多人都能聊上一会，但要是问大数据核心技术有哪些，估计很多人就说不上一二来了。从机器学习到数据可视化，大数据发展至今已经拥有了一套相当成熟的技术树，不同的技术层面有着不同的技术架构，而且每年还会涌现出新的技术名词。面对如此庞杂的技术架构，很多第一次接触大数据的小白几乎都是望而生畏的。其实想要知道大数据有哪些核心技术很简单，无非三个过程：取数据、算数据、用数据。这么说可能还是有人觉得太空
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2024-01-01 06:15:19
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本篇从大数据架构的角度全面解析大数据技术及算法，探讨大数据的发展和趋势，全面介绍大数据的相关技术、算法和一些应用场景，帮助读者培养大数据的技术选型和系统架构能力。不仅对大数据相关技术及算法做了系统性的分析和描述，梳理了大数据的技术分类，如基础架构支持、大数据采集、大数据存储、大数据处理、大数据展示及交互，还融合了大数据行业的最新技术进展和大型互联网公司的大数据架构实践，努力为读者提供一个大数据的全
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2023-12-06 20:33:17
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架构选择：简单离线场景用 “离线批处理架构”，纯实时场景用 “实时流处理架构”，复杂业务优先选 “批流融合架构”（Flink+Spark 组合）。技术选型：采集用 Flume/Kafka，存储用 HDFS/HBase/Redis，计算用 Spark（离线）+Flink（实时），应用用 Tableau/Grafana，这套组合是企业最通用、性价比最高的方案。业务驱动：所有设计和开发都围绕业务价值，避免技术炫技。分层清晰：严格按 ODS→DWD→DWS→DM 分层，每层职责单一。数据质量优先。
分组WordCount倒排索引（不考）Linux基本指令cd：切换目录。 切换到：移动或重命名文件。 移动文件； 重命名文件。rm：删除文件或目录。 删除文件； 递归删除目录； 提示确认删除。cat：显示文件内容。 显示文件内容； 合并文件内容
在大数据中，涉及到了很多技术，这些技术都是比较新颖的，比如说人工智能、区块链、图灵测试等等，这些技术都是能够帮助大数据解决很多问题。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于回归分析、贪婪算法、MapReduce、数据挖掘的相关知识。1.贪心算法贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，它所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能
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2024-01-30 08:11:55
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当学生问到如何学习大数据技术，每次口头介绍都心中清楚无法清晰讲清楚这些技术名词，简单整理给大家。大数据开发的工具与语言：编程语言（Java，python，R语言等）1、大数据离线处理架构Hadoop（基于JAVA）开源免费，懂JavaSE；2、大数据实时计算的架构storm（基于JAVA）开源免费，懂JavaSE；3、大数据内存计算Spark（基于Scala语言开发）基于JDK开发，本质是Java
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2023-07-29 12:37:40
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一、 大数据平台组件搭建。 要求在Hadoop集群上搭建1.6.3版本的Spark分布式集群。（提示如下，注意每一步骤的代码与结果需截图在报告中体现） 1.Spark安装包处理，解压到/usr/local目录下，在master节点通过命令“wget -P /opt http://datasrc.ti ...
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2021-10-22 09:36:00
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我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多：从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。一、数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简
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2023-07-10 14:08:34
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笔记1：笼统介绍笔记1：笼统介绍大数据应用：决策支持、效率提升、精准营销数据收集（sqoop、flume...）——> 数据预处理：提取、清洗、转化、加载（sqoop、kettle、mapreduce...）——> 数据分析：统计、建模、挖掘（hive、spark、flink...）——> 数据可视化（superset、echarts、bi工具...）——> 报告撰写。
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数
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2024-04-10 13:43:16
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随着科技的发展和社会的进步，大数据、人工智能等新兴技术开始进入了我们的生活。我们已经从信息时代跨入了大数据时代，而大数据是一个十分火热的技术，现如今大数据已经涉及到了各行各业的方方面面。但是目前而言，很多人对于大数据不是十分清楚，下面我们就给大家讲一讲大数据的架构知识。1.大数据架构的特点一般来说，大数据的架构是比较复杂的，大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术
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2023-07-11 20:48:06
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目录（一）通用框架概述（二）数据收集层（三）数据存储层（四）资源管理与服务协调层（五）计算引擎层（六）数据分析层（七）数据可视化层 （一）通用框架概述自底向上，与OSI类似，通用框架下的大数据体系有七层：数据源、数据收集层、数据存储层、资源管理与服务协调层、计算引擎层、数据分析层及数据可视化层。图示如下： （二）数据收集层 数据收集层直接与数据源对接，负责采集产品使用
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2023-08-15 22:30:12
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云计算与大数据密切相关，大数据是计算密集型操作的对象，需要消耗巨大的存储空间，云计算的主要目标是在集中管理下使用巨大的计算和存储资源，用微粒度计算能力提供大数据应用，云计算的发展为大数据的存储和处理提供了解决方案，大数据的出现也加速了云计算的发展，基于云计算的分布式存储技术可以有效地管理大数据，借助云计算的并行计算能力可以提高大数据采集和分析的效率。研究机构Gartner定义∶大数据是需要新的处理
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2023-10-23 14:41:33
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随着多年的大数据的技术发展和积累，越来越多的人发现各个公司所使用的大数据技术大致可以分为两大类，分别是离线处理技术和实时处理技术，要么个别公司只有离线处理技术，要么个别公司只有实时处理技术，但是绝大部分公司基本上都是两种技术架构都带着一起在做，以为我们的业务一、lamda架构基本介绍 1、业务系统基本流程介绍 2、lamda架构基本介绍 lamda架构最早是由storm的创始人，Nat
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2023-08-12 15:49:35
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2016 中国大数据技术大会 相关资料：地址：http://special.csdncms.csdn.net/BDTC2016/ http://download.csdn.net/meeting/meeting_detail/25
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2017-03-21 09:05:42
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一个多层的大数据平台技术栈概览
目录技术栈全貌1. 采集层和传输层SqoopFlumeCanalLogstashKafkaRocketMQ2. 存储层HBaseAlluxio/Redis/IgniteTiDBHDFSCephKudu3. 计算层HiveKylinDruid 为监控而生的数据库连接池。SparkSQLImpalaSparkStormFlin
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2024-05-14 16:53:24
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L查询功能，其本质是将SQL转换为MapReduce程序。：是Master节点，管理数据块映射，处理客户端的读写请求，配置副本策略，管理HDFS的名称空间； 1、spark rdd：弹性分布式数据集。
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2023-06-07 09:50:16
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